PSYCH统计实验室
引言
之前公众号已经推送过很多期关于网络分析的教程，但都是基于R进行的教学。之前有一期推文我向大家介绍过JASP这个基于R开发出的软件，再加上有朋友希望我能写一篇关于使用JASP进行网络分析的教程，所以我便决定写下这篇推文。
首先需要进行声明的是，目前JASP仅支持横截面网络分析，因此有纵向数据想要进行网络分析的小伙伴没有办法从本期推文中获益。
但是，如果你厌倦或者不会用代码来进行网络分析的话，那么JASP是你最好的选择。
首先打开JASP，在侧边栏按照下图顺序打开JASP提供的关于网络分析的示例数据集：
这是一个大五人格的数据集，2800个被试作答：
点开之后可以看到除了大五人格的25个条目的作答结果外，数据集还提供了三个社会人口学变量的信息，分别是gender，education和age。通过简单的描述性统计，我们可以知道除education存在缺失值外，gender和age都不存在缺失值，如果需要使用的话可以直接进行使用：
在此之后我们点击网络分析模块，可以看到出现两个分类，分别是经典的网络分析和贝叶斯网络分析（关于贝叶斯网络分析可见之前推文：贝叶斯网络分析入门-横断网络中的因果推断），我们选择network analysis即可：
选择之后可以看到相应的界面：
这个时候鼠标点击A1，按住shift键往下滑，再点击O5，就可以选中这25个条目，点击向右的按钮，就可以看到相应的网络摘要（summary）：
如果是使用多级计分的量表，估计器可以保持EBICglasso不用变，如果是使用二级计分的量表，估计器则需要改为IsingFit。由于示例数据的大五人格量表是多级计分，因此估计器保持不变。
接着就是绘图选项和表选项，虽然在论文中我们可能只会呈现网络图和中心性图，但是中心度表和权重矩阵可以为我们提供更多信息（虽然不怎么看吧hhhh）：
这个时候，细心的读者可能会发现，此时并未对量表的25个条目进行分类，因此网络图并不会现实各自对应的类别，显得非常朴素。不用着急，等下就会进行介绍。
分析选项-EBICglasso的这些选项保持默认即可，不需要进行变动：
Bootstrap选项的话，勾选Bootstrap网络，次数写1000（最常见的设置）。
由于数据涉及到2800个样本，因此执行1000次bootstrap程序将会花费比较长的时间才能出结果，我这里就只以10次来作为示例进行演示：
可以看到这样的图很难看清细节，我们可以用鼠标随意拉伸图片调整大小。
中心性稳定性的话，没有办法选择相应的中心性指标进行生成，因此三个中心性指标的图全部生成在一张图上：
但是JASP做网络分析的bootstrap分析时，不会显示CS-C系数和相应的中心性指标的稳定性图，如果要是做的话还得使用R。不过我发现有些网络分析的文章也没有汇报这个或者做bootstrap分析。
最后是图形选项，先从分组开始看起。
我们点击数据编辑，再在数据集中查看group列的内容，可以知道这25个条目分别属于5个维度，分别是agreeableness,conscientiousness,extraversion,neuroticism,openness。
我们可以在组名中填写相应的维度（这里有个值得注意的点，在填写相应的维度名后，按enter键无法表示确认，继续到下一个组别进行编辑。在填完维度名后，需要用鼠标点击外面的区域，才可以到其它组别进行编辑）：
接着将网络中的变量按照维度进行划分：
此时右边的网络图如下：
如果不喜欢上图的绘图风格，可以手动设置其它颜色，但是可选的颜色比较少
如果不手动进行颜色设置，当然也有其它的绘图风格可以选：
彩虹基本就是手动颜色设置的风格，灰阶的话显得灰蒙蒙的不好看，R风格有一个维度都是黑色的挺阴暗，粉彩和ggplot2风格相对好看一些：
绘图颜色说完后，再说其它的一些细节，下图中适合进行调整的是标签，标签大小可以设置为2：
如图所示：
布局（layout）保持弹性（spring）即可，中心度图中显示的度量虽然有四个选项，但现在大多数文献只会汇报强度或者预期影响，随便选一个即可，因为这个网络中有正向边线也有负向边线，所以我就只选了预期影响。
如果我们想要进行网络比较的话，到最上面的变量栏将gender放入拆分栏：
PSYCH统计实验室
结语
以上就是本期推文的全部内容啦，如果大家还有其它想要知道的教程，可以在评论区留言或者私信留言噢~
PSYCH统计实验室
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文稿：久久
排版：Little Star
责编：Wink
审核：摘星
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